mysql using btree（using btree 什么意思）
本文目录
- using btree 什么意思
- mysql索引是否存在判断
- mysql 索引中的USING BTREE 是什么意思
- My**L索引的Index method中btree和hash的区别
- 错误**L 查询: My**L 返回：#1064 - You have an error in your **L syntax;
- USING BTREE 加和不加有什么区别
- mysql using btree什么意思
- mysql新建表 中是否自带描述字段
- mysql 一个表自连查询数据
using btree 什么意思
这是织梦数据库导入提示USING BTREE 的错误
用phpmyadmin导入数据提示USING BTREE 错误，原因是mysql不兼容，因为mysql 5.14版本之前不认识 USING
BTREE，sql执行到这一段就进行不下去了。
mysql索引是否存在判断
很多公司都要求再生产上打得sql脚本允许反复执行（防止某一个sql报错以后要拎出来执行）。
所以就产生了需要先判断索引是否存在，再做添加索引或者删除索引的操作（若索引不存在，添加或删除索引会报错）。实例如下：
drop PROCEDURE if EXISTS add_index;
DELIMITER //
create PROCEDURE add_index()
BEGIN
IF NOT EXISTS (SELECT * FROM information_schema.statistics WHERE table_schema=’Prod.Oms.OmsToSgGateway’ AND table_name = ’Oms.OmsToSgGateway.IntermeDiate’ AND index_name = ’index_GW_Query’) then
ALTER TABLE `Prod.Oms.OmsToSgGateway`.`Oms.OmsToSgGateway.IntermeDiate` ADD INDEX `index_GW_Query`(`ResourceName`, `Category`, `ResourceType`) USING BTREE COMMENT ’增加国网数据检索效率’;
END IF;
IF NOT EXISTS (SELECT * FROM information_schema.statistics WHERE table_schema=’Prod.Oms.OmsToSgGateway’ AND table_name = ’Oms.OmsToSgGateway.IntermeDiate’ AND index_name = ’index_ResourceId’) then
ALTER TABLE `Prod.Oms.OmsToSgGateway`.`Oms.OmsToSgGateway.IntermeDiate` ADD INDEX `index_ResourceId`(`ResourceId`) USING BTREE COMMENT ’源始id’;
END IF;
END
//
DELIMITER ;
call add_index();
mysql 索引中的USING BTREE 是什么意思
b-tree 是mysql 索引默认使用的数据结构，
自动建表语句会出现
UNIQUEKEY uq_network_domain USING BTREE (network_id,network_name,network_domain)
手动时不用理会
(index_col_name,...)
...
当然你也可可以写上
index_type:
USING {BTREE | HASH}
当然你如果不明白什么是B-Tree花还是google 一下吧
My**L索引的Index method中btree和hash的区别
当分片索引不是纯整型的字符串时，只接受整型的内置 hash 算法是无法使用的。为此，stringhash 按照用户定义的起点和终点去截取分片索引字段中的部分字符，根据当中每个字符的二进制 unicode 值换算出一个长整型数值，然后就直接调用内置 hash 算法求解分片路由：先求模得到逻辑分片号，再根据逻辑分片号直接映射到物理分片。
用户需要在 rule.xml 中定义 partitionLength 两个数组和 hashSlice 二元组。
在 DBLE 的启动阶段，点乘两个数组得到模数，也是逻辑分片的数量
并且根据两个数组的叉乘，得到各个逻辑分片到物理分片的映射表（物理分片数量由 partitionCount 数组的元素值之和）
此外根据 hashSlice 二元组，约定把分片索引值中的第 4 字符到第 5 字符（字符串以 0 开始编号，编号 3 到编号 4 等于第 4 字符到第 5 字符）字符串用于 “字符串-》整型”的转换
在 DBLE 的运行过程中，用户访问使用这个算法的表时，WHERE 子句中的分片索引值会被提取出来，取当中的第 4 个字符到第 5 字符，送入下一步
设置一个初始值为 0 的累计值，逐个取字符，把累计值乘以 31，再把这个字符的 unicode 值当成长整型加入到累计值中，如此类推直至处理完截取出来的所有字符，此时的累计值就能够代表用户的分片索引值，完成了 “字符串-》整型” 的转换
对上一步的累计值进行求模，得到逻辑分片号
再根据逻辑分片号，查映射表，直接得到物理分片号
《property name="partitionLength"》1《/property》《property name="partitionCount"》2880《/property》
《property name="partitionLength"》1,1《/property》《property name="partitionCount"》1440,1440《/property》
《property name="partitionLength"》2880《/property》《property name="partitionCount"》1《/property》
《property name="partitionLength"》512,256《/property》《property name="partitionCount"》1,2《/property》
《property name="partitionLength"》256,512《/property》《property name="partitionCount"》2,1《/property》
《property name="partitionLength"》512,256《/property》《property name="partitionCount"》1,2《/property》
《property name="partitionLength"》512,256《/property》《property name="partitionCount"》1,2《/property》
《property name="partitionLength"》256,512《/property》《property name="partitionCount"》2,1《/property》
若希望从首字符开始截取 k 个字符（ k 为正整数），配置的内容形式可以为“ 0 : k ”、“ k ”或“ : k ”；
若希望从末字符开始截取 k 个字符（ k 为正整数），则配置的内容形式可以为“ -k : 0 ”、“ -k ”或“ -k : ”；
若希望从头第 m 个字符起算截取 n 个字符（ m 和 n 都是正整数），则先计算出 i = m - 1 和 j = i + n - 1，配置的内容形式为“ i : j ”；
若希望从尾第 m 个字符起算截取从尾算起的 n 个字符（ m 和 n 都是正整数），则先计算出 i = -m + n - 1，配置的内容形式可以为“ -m : i ”；
若希望不截取，则配置的内容形式可以为“ 0 : 0 ”、“ 0 : ”、“ : 0 ”或 “ : ”
与MyCat的类似分片算法对比
请点击输入图片描述
两种算法在string转化为int之后，和 hash 分区算法相同，区别也继承了 hash 算法的区别。
开发注意点
【分片索引】1. 必须是字符串
【分片索引】2. 最大物理分片配置方法是，让 partitionCount 数组和等于 2880
例如：
或
【分片索引】3. 最小物理分片配置方法是，让 partitionCount 数组和等于 1
例如
【分片索引】4. partitionLength 和 partitionCount 被当做两个逗号分隔的一维数组，它们之间的点乘必须在 范围内
【分片索引】5. partitionLength 和 partitionCount 的配置对顺序敏感
和
是不同的分片结果
【分片索引】6. 分片索引字段长度小于用户指定的截取长度时，截取长度会安全减少到符合分片索引字段长度
【数据分布】1. 分片索引字段截取越长则越有利于数据均匀分布
【数据分布】2. 分片索引字段的内容重复率越低则越有利于数据均匀分布
运维注意点
【扩容】1. 预先过量分片，并且不改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果，也不改变截取设置 hashSlice 时，可以避免数据再平衡，只需进行涉及数据的迁移
【扩容】2. 若需要改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果或改变截取设置 hashSlice 时，需要数据再平衡
【缩容】1. 预先过量分片，并且不改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果，也不改变截取设置 hashSlice 时，可以避免数据再平衡，只需进行涉及数据的迁移
【缩容】2. 若需要改变 partitionCount 和 partitionLength 点乘结果或改变截取设置 hashSlice 时，需要数据再平衡
配置注意点
【配置项】1. 在 rule.xml 中，可配置项为 《property name="partitionLength"》 、《property name="partitionCount"》 和 《property name="hashSlice"》
【配置项】2.在 rule.xml 中配置 《property name="partitionLength"》 标签
内容形式为：《物理分片持有的虚拟分片数》
物理分片持有的虚拟分片数必须是整型，物理分片持有的虚拟分片数从左到右与同顺序的物理分片数对应，partitionLength 和partitionCount 的点乘结果必须在 范围内
【配置项】3. 在 rule.xml 中配置 《property name="partitionCount"》 标签内容形式为：《物理分片数》
其中物理分片数必须是整型，物理分片数按从左到右的顺序与同顺序的物理分片持有的虚拟分片数对应，物理分片的编号从左到右连续递进，partitionLength 和 partitionCount 的点乘结果必须在 范围内
【配置项】4. partitionLength 和 partitionCount 的语义是：持有partitionLength 个
例如
语义是持有 512 个逻辑分片的物理分片有 1 个，紧随其后，持有 256 个逻辑分片的物理分片有 2 个
【配置项】5.partitionLength 和 partitionCount 都对书写顺序敏感，
例如
分片结果是第一个物理分片持有头512个逻辑分片，第二个物理分片持有紧接着的256个逻辑分片，第三个物理分片持有最后256个逻辑分片，相对的
分片结果则是第一个物理分片持有头 256 个逻辑分片，第二个物理分片持有紧接着的 256 个逻辑分片，第三个物理分片持有最后 512 个逻辑分片
【配置项】6.partitionLength 的元素全部为 1 时，这时候partitionCount 数组和等于 partitionLength 和 partitionCount 的点乘，物理分片和逻辑分片就会一一对应，该分片算法等效于直接取余
【配置项】7.在 rule.xml 中配置标签，从分片索引字段的第几个字符开始截取到第几个字符：
错误**L 查询: My**L 返回：#1064 - You have an error in your **L syntax;
KEY `index_token` ( `token` ) USING BTREE,
改成 key `index_token` USING BTREE ( `token` )
KEY `index_shop` ( `shopid` ) USING BTREE,
改成 KEY `index_shop` USING BTREE ( `shopid` ) ,
USING BTREE 加和不加有什么区别
MY**L中索引的存储类型有两种：BTREE和HASH，具体和表的存储引擎相关；你说的这个是用BTREE来创建索引，提高查询效率
mysql using btree什么意思
mysql using btree
数据库使用树
using
v.使用（ use的现在分词 ）； 利用； 耗费； 吸（毒）
n.使用； 利用； 用途； 使用权
采用；基于；正在用；语句
mysql新建表 中是否自带描述字段
可以直接自己添加描述字段。
DROP TABLE IF EXISTS `user`;
CREATE TABLE user
( idBIGINT(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT
COMMENT ’主键’,
username VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT ’’
COMMENT ’用户名’,
username_type VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT ’’
COMMENT ’用户类型’,
user_password VARCHAR(50) NOT NULL DEFAULT ’’
COMMENT ’用户密码’,
create_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
COMMENT ’创建时间’,
update_time TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE
CURRENT_TIMESTAMP
COMMENT ’更新时间’,
PRIMARY KEY (id),
UNIQUE KEY idx_urn(username) USING BTREE
)
ENGINE = InnoDB
DEFAULT CHARSET = utf8mb4
COMMENT = ’用户信息表’;
或者。
#创建表的时候写注释
CREATE TABLE userinfo(
id INT COMMENT ’编号’,
uname VARCHAR(40) COMMENT ’用户名’,
address VARCHAR(120) COMMENT ’家庭住址’,
hobby VARCHAR(200) COMMENT ’爱好’
)COMMENT = ’用户信息表’;
#修改表的注释
ALTER TABLE userinfo COMMENT ’用户信息资料表’;
#修改字段的注释，注意：字段名和字段类型照写就行
ALTER TABLE userinfo MODIFY COLUMN uname VARCHAR(40) COMMENT ’姓名’;
#查看表注释的方法，在生成的**L语句中看
SHOW CREATE TABLE userinfo;
#在元数据的表里面看
USE information_schema;
SELECT * FROM TABLES WHERE TABLE_SCHEMA=’shoppingcart’ AND TABLE_NAME=’userinfo’;
#查看字段注释的方法
SHOW FULL COLUMNS FROM userinfo;
#在元数据的表里面看
SELECT * FROM COLUMNS WHERE TABLE_SCHEMA=’shoppingcart’ AND TABLE_NAME=’userinfo’;
扩展资料：
mysql查询和索引：
只有当数据库里已经有了足够多的测试数据时，它的性能测试结果才有实际参考价值。如果在测试数据库里只有几百条数据记录，它们往往在执行完第一条查询命令之后就被全部加载到内存里，这将使后续的查询命令都执行得非常快--不管有没有使用索引。
只有当数据库里的记录超过了 1000 条、数据总量也超过了 My**L 服务器上的内存总量时，数据库的性能测试结果才有意义。
在不确定应该在哪些数据列上创建索引的时候，人们从 EXPLAIN SELECT 命令那里往往可以获得一些帮助。这其实只是简单地给一条普通的 SELECT 命令加一个 EXPLAIN 关键字作为前缀而已。
有了这个关键字，My**L 将不是去执行那条 SELECT 命令，而是去对它进行分析。My**L 将以表格的形式把查询的执行过程和用到的索引等信息列出来。
在 EXPLAIN 命令的输出结果里，第1列是从数据库读取的数据表的名字，它们按被读取的先后顺序排列。type列指定了本数据表与其它数据表之间的关联关系（JOIN）。在各种类型的关联关系当中。
效率最高的是 system，然后依次是 c***t、eq_ref、ref、range、index 和 All（All 的意思是：对应于上一级数据表里的每一条记录，这个数据表里的所有记录都必须被读取一遍——这种情况往往可以用一索引来避免）。
possible_keys 数据列给出了 My**L 在搜索数据记录时可选用的各个索引。key 数据列是 My**L 实际选用的索引，这个索引按字节计算的长度在 key_len 数据列里给出。
比如说，对于一个 INTEGER 数据列的索引，这个字节长度将是4。如果用到了复合索引，在 key_len 数据列里还可以看到 My**L 具体使用了它的哪些部分。作为一般规律，key_len 数据列里的值越小越好。
ref 数据列给出了关联关系中另一个数据表里的数据列的名字。row 数据列是 My**L 在执行这个查询时预计会从这个数据表里读出的数据行的个数。row 数据列里的所有数字的乘积可以大致了解这个查询需要处理多少组合。
最后，extra 数据列提供了与 JOIN 操作有关的更多信息，比如说，如果 My**L 在执行这个查询时必须创建一个临时数据表，就会在 extra 列看到 usingtemporary 字样。
参考资料来源：百度百科-My**L
mysql 一个表自连查询数据
建表和视图语句：
DROP TABLE IF EXISTS `tab`;
CREATE TABLE `tab` (
`id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`userid` int(11) NULL DEFAULT NULL,
`date` datetime NULL DEFAULT NULL,
`instructi***` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT NULL,
`amount` decimal(18, 2) NULL DEFAULT NULL,
`type` tinyint(1) NULL DEFAULT NULL,
PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE
) ENGINE = MyISAM AUTO_INCREMENT = 9 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci ROW_FORMAT = Dynamic;
create view tab_v as
select
`tab`.`userid` AS `userid`,
date_format( `tab`.`date`, ’%Y-%m’ ) AS `ym`,
`tab`.`instructi***` AS `instructi***`,
`tab`.`amount` AS `amount`,
`tab`.`type` AS `type`
from
`tab`
查询语句：
select t0.userid 用户ID,
t0.ym 年月,
t1.cnt 本月收入笔数,
t2.instructi*** 本月最大收入项目,
t2.amount 本月最大收入金额,
t3.instructi*** 本月最小收入项目,
t3.amount 本月最小收入金额,
t4.cnt 本月支出笔数,
t5.instructi*** 本月最大支出项目,
t5.amount 本月最大支出金额,
t6.instructi*** 本月最小支出项目,
t6.amount 本月最小支出金额,
t7.cnt 本月结余
from (select distinct a.userid,
a.ym
from tab_v a) t0
left join (select a.userid,
a.ym,
count(1) cnt
from tab_v a
where a.type = 2
group by a.userid,
a.ym) t1
on t0.userid = t1.userid
and t0.ym = t1.ym
left join (select a.userid,
a.ym,
a.amount,
group_concat(b.instructi***) instructi***
from (select a.userid,
a.ym,
max(a.amount) amount
from tab_v a
where a.type = 2
group by a.userid,
a.ym) a,
tab_v b
where a.userid = b.userid
and a.ym = b.ym
and a.amount = b.amount
group by a.userid,
a.ym,
a.amount) t2
on t0.userid = t2.userid
and t0.ym = t2.ym
left join (select a.userid,
a.ym,
a.amount,
group_concat(b.instructi***) instructi***
from (select a.userid,
a.ym,
min(a.amount) amount
from tab_v a
where a.type = 2
group by a.userid,
a.ym) a,
tab_v b
where a.userid = b.userid
and a.ym = b.ym
and a.amount = b.amount
group by a.userid,
a.ym,
a.amount) t3
on t0.userid = t3.userid
and t0.ym = t3.ym
left join (select a.userid,
a.ym,
count(1) cnt
from tab_v a
where a.type = 1
group by a.userid,
a.ym) t4
on t0.userid = t4.userid
and t0.ym = t4.ym
left join (select a.userid,
a.ym,
a.amount,
group_concat(b.instructi***) instructi***
from (select a.userid,
a.ym,
max(a.amount) amount
from tab_v a
where a.type = 1
group by a.userid,
a.ym) a,
tab_v b
where a.userid = b.userid
and a.ym = b.ym
and a.amount = b.amount
group by a.userid,
a.ym,
a.amount) t5
on t0.userid = t5.userid
and t0.ym = t5.ym
left join (select a.userid,
a.ym,
a.amount,
group_concat(b.instructi***) instructi***
from (select a.userid,
a.ym,
min(a.amount) amount
from tab_v a
where a.type = 1
group by a.userid,
a.ym) a,
tab_v b
where a.userid = b.userid
and a.ym = b.ym
and a.amount = b.amount
group by a.userid,
a.ym,
a.amount) t6
on t0.userid = t6.userid
and t0.ym = t6.ym
left join (select a.userid,
a.ym,
sum(case
when type = 1 then
-1 * a.amount
when 2 then
a.amount
end) cnt
from tab_v a
group by a.userid,
a.ym) t7
on t0.userid = t7.userid
and t0.ym = t7.ym
只能做到这个效果了
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